Marcin Zych oferuje specjalistyczne uslugi MarTech dla branzy Finanse i Ubezpieczenia. W finansach złe dane = złe decyzje = realne straty. 90% projektów analitycznych pada na etapie identity resolution. Rozwiazuje 4 kluczowych problemow branzowych. Oferuje 3 sprawdzonych rozwiazan. Gotowe systemy: LTV / CAC Engine, Performance Control Room, ROPO / Omnichannel. Stack technologiczny: BigQuery, <a href="/apps/advanced-analytics/" style="color: var(--accent); text-decoration: none;">Power BI</a>, Python, dbt, <a href="/dla-kogo/ecommerce.php" style="color: var(--accent); text-decoration: none;">Server-Side Tracking</a>.
Data quality to fundament każdej decyzji
W finansach złe dane = złe decyzje = realne straty. 90% projektów analitycznych pada na etapie identity resolution.
Data quality to fundament każdej decyzji
Formularz kontaktowy
Dziękuję!
Odpowiem w ciągu 24h. A może umówmy się od razu?
Problemy, które rozwiązuję
Typowe wyzwania branży Finanse i Ubezpieczenia, z którymi pomagam.
Raporty się nie zgadzają
GA4 ≠ <a href="/dla-kogo/performance-marketing.php" style="color: var(--accent); text-decoration: none;">Google Ads</a> ≠ CRM ≠ Core Banking. Każdy system ma swoją "prawdę". Która jest właściwa?
1 klient = 3.2 rekordy
Duplikaty, różne ID, brak połączenia cross-device. Single Customer View to mit.
Compliance i audyt
Regulator pyta o źródło danych. Nie masz jednej wersji prawdy, którą możesz pokazać.
Opóźnienia w raportach
Dane sprzed 24-48h. W czasie kryzysu potrzebujesz real-time, a masz wczorajsze snapshoty.
Transformacja
Co się zmienia po wdrożeniu rozwiązań MarTech.
- 1 klient = 3.2 rekordy
- Raporty się nie zgadzają
- Dane z wczoraj (T+1)
- Brak audit trail
- 1 klient = 1 rekord (99% match)
- Single Source of Truth
- Real-time dashboards
- Pełny lineage dla audytu
Rozwiązania
Sprawdzone podejścia, które stosuję w projektach.
Identity Resolution
Deterministic + probabilistic matching. 1 klient = 1 rekord. Cross-device, cross-channel.
Single Source of Truth
BigQuery jako centralne repozytorium. Governance, lineage, definicje KPI.
LTV & Risk Modeling
Modelowanie wartości klienta z uwzględnieniem ryzyka. Segmentacja oparta na danych.
Gotowe systemy dla Finanse i Ubezpieczenia
Sprawdzone rozwiązania gotowe do wdrożenia. Kliknij system, aby zobaczyć demo.
"Takich ludzi jest może 10% w każdym zespole. Nie trzeba mu mówić co ma robić. Widzi problem, analizuje, proponuje rozwiązanie i je wdraża."— Dyrektor E-commerce, Fashion Retail
Proces współpracy
Krótko. Konkretnie. Bez miesiąca warsztatów „o niczym".
Audyt danych
Inwentaryzacja źródeł, jakość, luki
Data model
Schema, definicje KPI, governance
Identity resolution
Matching rules, deduplication
Single Source of Truth
BigQuery + data lineage
Dashboards + Alerts
Power BI z anomaly detection
Dane w finansach to wyzwanie?
Porozmawiajmy o data quality